[发明专利]基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法

权利要求书

1.基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1、输入语音，系统通过处理器进行语言识别；

S2、从品牌商品信息中抽取标签和关联关系，构建品牌知识图谱；

S3、上线知识图谱为基础的语音交互购物搜索；

S4、分析记录的语音数据，添加同音词和同义词；

S5、新数据训练的模型应用到业务。

2.根据权利要求1所述的基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法，其特征在于，所述S1中通过朗读语料进行学习，建立自己的词库，并解决方言识别问题；

经用户同意，匿名采集广大区域内商品在不同地域的特殊叫法和不同口音的识别，在语音导购场景中，默认语音和业务相关，通过机器学习和监督学习，收集语料建设垂直行业的词库。

3.根据权利要求1所述的基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法，其特征在于，所述S2中通过收录品牌专业词和学习全国不同地域发音和同义词建立了品牌知识图谱，同语音识别和NLP结合可大幅度提高语音识别效果。

4.根据权利要求3所述的基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法，其特征在于，所述S2中通过品牌专用词识别、专用词含义解析和场景关系解析的准确率相互配合。

5.根据权利要求1所述的基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法，其特征在于，所述S3中语音交互购物搜索中数据进行每周更新，对于数据存储于服务器中，并通过系统进行接收与发射；

所述系统通过网络和个人输入进行语音识别与输入。

6.根据权利要求1所述的基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法，其特征在于，所述S4中同音词和同义词根据原词进行例举，分为同音多字、同音同字、谐音多字、谐音同字，并且包括数字、阿拉伯字母和少数语音。

7.根据权利要求1所述的基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法，其特征在于，所述S5中应用到业务，并将此语音数据进行传输到语音系统中，且将其的数据进行保存应用，与S1中步骤形成循环。

8.根据权利要求1所述的基于知识图谱的零售场景语音交互优化方法，其特征在于，所述S1中一个完整特定人孤立词语音识别系统通常包括语音的输入，语音信号的预处理，特征提取，训练与识别；

语音识别的过程可以被看作模式匹配的过程，模式匹配是指根据一定的准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配的过程，模式匹配中需要用到的参考模板通过模板训练获得，在训练阶段，将特征参数进行一定的处理后，为每个词条建立一个模型，保存为模板库，在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音特征参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果，同时，还可以在--些先验知识的帮助下，提高识别的准确率。